マシンラーニングの概念と技術

マシンラーニング技術

マシンラーニングは、パターンを認識することにより、人間の指導なしに機械が学習することを可能にする人工知能の一部門です。マシンラーニングは、パターンを記憶し、出力を分析し、パターンを説明し、未来の行動を指導するモデルを作成するための一連の既定のルールを使用します。

欲しいデータがわかっている場合、マシンラーニングはそのデータを取得するまでの道のりを加速します。何を欲しいのか具体的にはわからない、またはパターンを特定する必要がある場合、マシンラーニングはパターンを見つけ出し、データを取得するために前進するために使用できる結果を明らかにします。

マシンラーニングが何であり、何でないかについての情報は、マシンラーニング vs. 人工知能をご覧ください。

目標

マシンラーニング技術を使用すると、ユーザーについてより詳しく学び、その結果、よりパーソナライズされた高品質な体験を提供しながら、マーケティングと広告の効率を向上させることができます。

マシンラーニング技術を利用する対象者

マシンラーニングについて高度な知識を持ち、実際にマシンラーニングのプロジェクトに取り組んでいるデータサイエンティストや開発者が、マシンラーニングのツールと技術の主な利用者です。マーケターやビジネスユーザーを含むその他のすべての人々は、マシンラーニングの潜在的な利点について一般的な理解を持っていますが、マシンラーニングプロジェクトを開始し、実装する方法についての知識はありません。

Tealium Predictは、この"その他のすべての人々"グループのメンバーによって実装し、管理することができます。データサイエンティストである必要はなく、データサイエンスのバックグラウンドを持っている必要もなく、ビジネスに直ちに価値を加えるために始めることができます。

ビジネスの例

マシンラーニングモデルは、顧客の未来の行動についての予測を行うために、主要なビジネスによって一般的に使用されています。例えば、将来の購入額を推定するなどです。

現在最も一般的に使用されているビジネスの例は、Amazon、Netflix、AirBnbなどの大企業が構築し使用している推奨エンジンです。

進歩

マシンラーニング技術は、最大で最も洗練された技術企業の一部によって成功裏に使用されている程度に進歩しています。一般的に、マシンラーニングがビジネスに大きな利益をもたらす可能性があり、ここに留まることを公に認識しています。